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https://repositorio.ufba.br/handle/ri/19395
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Kalid, Ricardo de Araújo | - |
dc.contributor.author | Nery Júnior, Gesner Andrade | - |
dc.creator | Nery Júnior, Gesner Andrade | - |
dc.date.accessioned | 2016-06-06T14:56:56Z | - |
dc.date.available | 2016-06-06T14:56:56Z | - |
dc.date.issued | 2016-06-06 | - |
dc.date.submitted | 2015-01 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/19395 | - |
dc.description.abstract | Os métodos heurísticos de sintonia de controladores preditivos se mostram muito específicos, tanto em relação ao tipo de controlador, como ao tipo de sistema a ser controlado e, algumas vezes, não refletem com o desempenho ou a robustez desejados. Além disso, esses métodos não consideram a incerteza das medidas ou dos modelos, sendo que frequentemente a sintonia é feita na base da experiência do engenheiro, ou ainda, na falta desta, por tentativa e erro. Por outro lado, os métodos de sintonia ótima possuem a vantagem de serem bastante flexíveis, podendo ser utilizados para uma ampla gama de tipos de controladores e sistemas, e as sintonias resultantes da aplicação de tais métodos atendem o desempenho demandado pelo usuário, de acordo com o critério de desempenho ou função-objetivo previamente escolhidos, desde que sejam factíveis. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma metodologia para a sintonia ótima de controladores preditivos multivariáveis, considerando a incerteza de modelagem nos parâmetros do modelo da planta. Uma vez que a formulação do problema de sintonia ótima resulta em uma programação mista-inteira não-linear, um algoritmo de otimização meta-heurístico, baseado na técnica de otimização por enxame de partículas, é utilizado para solucionar o problema proposto. Como forma de alcançar um controle também robusto às incertezas de modelagem, o método inclui na sua formulação a identificação do cenário do pior caso de controle, determinado no domínio da incerteza dos parâmetros do modelo, baseado no Índice de Resilência de Morari e no Número Condicional. Estudos de caso típicos da indústria de processos são realizados e as funções de densidade de probabilidade das funções-objetivo são analisadas, evidenciando o bom desempenho e robustez das sintonias propostas | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Otimização matemática | pt_BR |
dc.subject | Controle preditivo | pt_BR |
dc.subject | Modelos matemáticos | pt_BR |
dc.title | Sintonia ótima de controladores MPC considerando incertezas de modelagem | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Martins, Márcio André Fernandes | - |
dc.contributor.referees | Kalid, Ricardo de Araújo | - |
dc.contributor.referees | Martins, Márcio André Fernandes | - |
dc.contributor.referees | Santos, Tito Luís Maia | - |
dc.publisher.departament | Universidade Federal da Bahia. Escola Politécnica | pt_BR |
dc.publisher.program | em Engenharia Industrial | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFBA | pt_BR |
dc.publisher.country | brasil | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Dissertação (PEI) |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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